AI 요약관련 정보

• AI를 활용하여 테스트 자동화 프로세스를 혁신하고, QA 엔지니어의 업무 효율성을 높이는 것을 목표로 함. 🚀
• 수동 테스트의 한계를 극복하고, 테스트 케이스의 양이 증가함에 따라 발생하는 병목 현상을 해결하고자 함. ⏱️
• OpenAI의 GPT-4 및 Google Gemini와 같은 AI 모델을 활용하여 테스트 케이스의 복잡성, 결정성, 반복성, 의존성을 평가하고 자동화에 적합한 테스트 케이스를 선별함. 🤖
• 각 테스트 케이스에 대해 점수를 매기고, 자동화 가능성이 높은 테스트 케이스에 대한 티켓을 자동으로 생성하여 QA 엔지니어에게 전달함. 🎫
• AI가 제안한 내용을 검증하고 예외 사항을 주석으로 추가하여 티켓을 업데이트하는 방식으로 수동 테스터의 적극적인 참여를 유도함. 🤝
• 테스트 케이스 점수, 자동화 상태, 실행 결과 등의 데이터를 중앙 시스템에 저장하고, 시각적 대시보드를 통해 모니터링하여 QA 전략을 개선함. 📊
• TestRail, Selenium, Appium, Jenkins와 같은 기존 워크플로우 도구와 통합하여 AI 기반 자동화 전략을 구축함. ⚙️
• AI 챗봇을 통해 테스트 케이스에 대한 즉각적인 피드백을 제공하고, 자동화 점수를 제안하며, 티켓 생성 옵션을 제공하여 팀의 협업을 강화함. 💬
• 장기적으로 AI가 일상 업무를 지원하고 팀이 중요한 업무에 집중할 수 있도록 유연하고 협업적인 QA 프로세스를 구축하는 것을 목표로 함. 🎯
• 현재는 공개 모델을 사용하지만, 향후에는 필요에 따라 맞춤형 모델을 구축하여 AI 모델 사용 비용을 절감하고 성능을 최적화할 계획임. 💰